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2016年04月22日 Friday BIFly 微信直播主题 – 银行报表的那些事儿
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主持人：加入本群的同学们，感谢大家参加由天善智能举办的 Friday BI Fly 活动，每周五微信直播，每周一个话题敬请关注。
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本次微信直播讨论内容：
1、银行报表那些事儿
2、银行报表案例分享
3、银行业务和科技的融合
本期嘉宾介绍
帆软银行事业部总监 杨扬
帆软博客专栏 关注商业智能业界视点，分享帆软方案资讯
http://www.flybi.net/blog/fineres
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主持人：各位朋友们，大家晚上好，我们每周一次的微信直播活动马上就要开始了，我们的口号是“Friday BI Fly 周五BI飞起来”，每周五晚8点半数据圈各个行业的大牛们给大家带来有关于行业、工具、技术相关的分享。在开始之前，我先给大家报告两个好消息：
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我们这周的分享主题跟银行有关，没在银行或金融行业待过的，可能会觉得银行很神秘，银行的BI是怎么做的呢，有哪些有趣的案例分享，有哪些高科技应用在其中？下面我们有请帆软银行事业部总监 杨扬 来给大家带来下面的分享。
帆软银行总监杨扬
今天给大家分享的主题和之前不太一样，这个主题和我之前给其他银行讲得方案呢，相差比较大，之前比较严谨，叫管理体系构建，大家感兴趣后面会分享出来，今天呢，咱们就纯粹聊聊，银行报表的那些事儿。
银行报表的痛点
多
好，那我们先看目前银行报表的几个梯次，我们是分为四层：
1：没有报表系统，基本通过原有系统自带报表及Excel进行查看分析。这种在一些小的农商行或者村镇银行还有这种现象；
2：有报表系统，变化快，维护不及时，系统应用率低，价值低。这种属于科技维护不及时，带来系统使用率下降甚至作废；
3：有报表系统，维护及时，科技疲累。目前大部分银行的现状，花费大量人天力气在里面进行维护；
4：报表为主，自助取数、分析为辅的目标梯次。目标梯次，常规报表、复杂报表、填报报表固化，临时取数自由获取，逐步缓解科技压力，达到科技和业务的完美融合点。
被绕晕了吧，讲了这么多，其实核心几个痛点就是：多、快、累。
我们先看多，银行报表动辄上百张，可以按这些维度来分，用途、部门。
比如下面一个实际银行的报表目录，一期哦。
只是这么多吗，不止，常见的还有日报、周报、旬报、月报，比如下面这样：
有没有好的办法来处理呢？有。
1：优化设计方式，比如下面这张：
将日报、周报、旬报、月报放在一起，某城商行每次报表新增都要同样报表做好几张，维护起来更麻烦；如果不小心少改了一张，甚至出现数据对不上的情况
2：合理权限控制，行内报表除了页面权限外，也会涉及到数据权限、功能权限等问题，
权限也会分为总行、分/支行、网点等多层架构：
3：无效报表剔除，报表多，报表是不是都有用？
某农商行做了300多张新增报表，业务部门都说是很重要，但是监控使用情况后，核心报表不到50张。各个部门提出来的报表，我们提供系统监控，提取核心报表，核心报表服务好后，业务部门满意度就会快速提升。
4：合理成本分摊
江苏有家农商行做的很好，具体名字我就不说了，提出来的报表如果使用频率低，那么所有的开发成本会进行分摊，就这样在源头上控制了不合理的需求。
快
第二个，快，这个快是什么快呢？
（1） 需求变化快，我们分析下几个变化快的行内系统：
绩效（浙江某家城商行表示，每个季度都变，一年重做一次，同时大部分农商行绩效都需要自己频繁维护，没办法涉及到发钱和考核）。
监管报送，以外部机构为主导的报表，所需求的数据也有经常性的变化，业务部门会提过来，要求进行取数；
最后领导关注的指标也会经常变化。
（2） 查询需求速度快
用户：越来越多
数据：越来越大
操作：打印导出
这块有没有办法呢，肯定也有，怎么做呢。
1：科技人员，利用FineReport快速开发报表，进行相对固化或者格式复杂报表的开发；
2：业务人员，利用FineBI自助取数平台，获取自己所需临时数据，毕竟科技人员就那么多，所有报表都科技人员来做，成本太大，需求响应就会慢；
为什么叫报表为主，BI为辅，以银行业务人员现状，大部分需求还是在进行固化查询，自助取数对人员素质和银行背景要求较高，需要一个合理的过渡
累
第三个，累，这个累更多的是各位科技部这边，累在哪边呢
1：体累
加班，网点巡检，绩效考核，存贷任务等等
这块说实话，我这边是没什么太好的办法
2：心累
科技部的价值是什么？
被动运维 or 主动引导
别的银行有没有好的想法和思路？
（案例：XX农商行有天发现OA邮箱存储爆满，就去查看了下原因，发现占据大量存储的是行内82个网点的凭证管理，每天各家网点需要上传资料给事后监督中心，包括开销户资料 信封 对账资料 网银资料等，通过邮件模式发送附件过来后，总行再下载邮件进行手工合并，第一是占用大的邮箱存储；第二时间低效，每天至少需要3个小时处理，业务部也就一直这么默默做着。
科技部针对此问题，主动调研2天后，利用FineReprot花费1天的时间，开发了资料传递清单小模块，上线使用后，总行运管部之前需要2小时到半天时间的工作量，只需要2分钟就能解决问题，效率提高60倍）
科技的价值到底是什么，是听从业务部门的需求，去应对呢，还是发现业务过程中的问题主动利用技术进行引领，这个是心累，目前大部分业务人员的信息化一意识还是偏低；
刚刚的案例呢，就是一个典型的科技主动改变业务的一个小案例，当然心累就需要像这样的交流，大家坐在一起，交流利用信息建设带来的心得体会。
银行在新时代的挑战
刚刚说了几个痛点和对应的部分处理方案，接着再说下银行在新时代的几个挑战，分别是，数据、移动以及自主。
挑战一：数据
1：内部数据和外部数据
当我们拼命追逐外面的数据的时候，我们需要想一想，我们的内部数据是否都进行了有效采集，而事实情况呢？数据仍然有大部分没有落实到数据库或数仓中进行分析，大量的数据仍然存在Excelword等文本文件中，信息不准确、缺失。这个是问题，产生的原因呢：
活动营销数据收集
原有系统考虑不周
员工考核变更方法
。。。
有什么顾虑去解决这个问题呢？单独找外面开发系统成本太高，而且需要不断维护，
数据价值也说不准。
这叫综合管理系统，银行实际业务中，很多这种妥协存在。
2：指标的合理规划
比如下面这些
而在我们眼中，还有更多
当然，指标使用的同时，一定要注意：
1：业务部门使用的多，但是不知道自己使用的多的指标；
2：业务部门自认为很重要，其实不怎么使用的指标。
这就需要结合之前报表多，那边的监控，来合理调控业务部门关注指标。通过监控报表使用情况，梳理使用频繁的指标，同时避免拍脑袋想出来的所谓重要指标。
3：数据可视化
表和图的区别都是老生长谈了，今天不再多说。我们先看看目前大部分银行报表及分析现状：习惯了固化格式的表格呈现。
但是这些属于很老的可视化，我们要想一下，为什么图表这块的应用度不高呢？那是因为，使用图表需要考虑三点：
1：简单，简单到领导、业务人员看的懂
像这种图，专业性很强，不要在一般业务人员那边使用。
我们可以适当借助普通的描述图即可，或者下面的区域图
2：要让人感觉的新颖，不能是看腻了的图
不然大家会疑问，花了钱就做了这些？不值啊
比如客户经理的排名，我们要适当让图在说话。
遇上喜欢看股价走势的领导，对于这种折线图，接受度会更高。
3：因地制宜
这里面说道两个，一个是表格也能做的会说话；另外一个，我们需要在不同场景下使用不同的形式。比如：3D类的图表
我们做些大屏分享的时候，这个会很炫，有面子，但是，当我们需要做分析的时候，这些就是误导我们分析的元素，他的阴影面积，导致对于对比或者占比不那么明显。
再比如：饼图和柱状图，大屏时也要有联动效果，我们都能做机构或者网点的排名，当我们需要突出对比的时候，柱状图合适，需要弱化对比的时候，饼图合适。
这就是图的因地制宜。当然还有很多，时间原因，不一一说了
挑战二：移动
领导经常出差，业务人员采集数据，还靠传统的电脑模式，效率低下，数据管理麻烦，采用移动端进行数据采集和呈现可以充分发挥碎片时间，那是不是只要移动端就可以了呢，不是，移动端需要注意很多点，最常说的就是体验、安全。
从体验角度来讲
首先要适应多种屏幕大小，我们看这是最常见的管理驾驶舱模型，在电脑看还不错，在手机端呢，就太小了，因此需要自适应，一张报表，不同平台，不同渲染；
其次，还要美观，尤其是我们最常挂在嘴边的驾驶舱。
最后，要有合理的提醒机制，银行和一般行业不一样，数据是T+1的模式，也就是存在一个更新问题，比如，数据说是10点更新的，领导过去一看，还是昨天的数据，10分钟后再看还是昨天的数据，领导的体验就比较差了，因此提供数据更新提醒，主动利用信息推送机制告知报表更新时间就尤为重要。
从安全角度来讲
要防止数据泄露，在一般的防窃取技术基础上，需要考虑到领导手机丢失并且保持登录的极端情况下，能够控制到手机的绑定，来保障数据安全。
细节是魔鬼，对于领导驾驶舱，不管是体验还是安全还有很多注意事项，有兴趣的会后交流。
挑战三：自主化
这块就是讲科技部的价值体现了，自主是什么？究其因，知其形，懂其理。从哪方面考虑呢？
1：想法：科技创新，业务引导，数据价值；
2：技术：自主设计，外部产品，掌握技术主动权，很多银行甲方项目经理在技术方面比乙方懂得多，自己掌握技术框架；
3：人才：通过不断的小系统的历练，熟悉行内现状，就算是引进系统，也不再是听之任之。
曾经我们见过一家农商行，沟通的时候，科技部表示，这些你们可以去和那边的软件公司沟通，我们不管的，我们主要维护维护系统，这说明什么，科技部和业务部脱节了。很多银行科技部之前还是二级中心，挂靠在财会、电子银行下面，甚至有部分现在还是二级中心，但是慢慢地都是朝着独立部门走，甚至于一些大型银行信息管理和科技开发部是分开的，而这些都离不开行内核心人才的培养，核心人才的培养，离不开历练，所以，科技部需要能够自主维护、把控系统，而不是纯粹听软件公司安排。同时培养一个会代码的人才成本较高，工具化的培养交接简单，成本较低。
今天时间原因，就先讲这么多，其实总结一点，银行这块的报表，很难定型，科技部需要通过自己的主观能动性，结合成熟的工具和同行业的充分交流，在银行寒冬到来，大数据不断冲刷的时候，科技方面更加游刃有余，所有关心本次议题，希望持续交流的，欢迎加我个人微信哈。
主持人：好的，感谢杨总给我们带来的精彩分享，其实不光是银行或金融行业，其他行业或公司肯定也有很多存在着杨总说的多、快、累、数据缺失以及指标定义混乱等问题，杨总已经在分享过程中给大家指出了解决方案，下面就进入我们的自由讨论环节，如果大家还有什么不明白的，或者在工作中遇到的其他问题，只要是跟今天的主题有关的，大家都可以提出来。
问题1：银行指标维度的定义比较困惑
帆软银行总监杨扬：先分类，再分析。比如所有营销类指标围绕效率，质量，效益而来。
问题2：数据可视化，用echarts 不行？
帆软银行总监杨扬：都可以，工具方面关键在于交接和方便，应用方面，关键在于角色和侧重。
问题3：pc的展现和移动展现是各做一套，还是自适应？
一书：我们就是移动和web各一套[表情]
帆软银行总监杨扬：目前帆软采用自适应，比如驾驶舱在手机端变成单元素条状展示，一般不需要开发多套，但是要有权限控制是否在手机端显示，某些大表不合适在移动端呈现，除非有特殊需求。
问题4：报表开发一般是不是要所有系统成型后最好呢？尤其是底层数据，我们在开发系统的时候，就开始设计报表及主要字段，但后来发现用处很小。
Agony：先开发好系统再做报表吧
Caesar：数据库的设计要有前瞻性啊
帆软银行总监杨扬：核心系统肯定要成型，行内报表主要是数仓这块，需要有一定的规划，当然重点是领导或者需求部门的急切度。我也看到过针对领导关注的信贷风险资产，单独拉中间表，先做的情况，不能墨守成规。
问题5：数据补录的比重占到多少，银行项目？
[表情]：要看什么系统，资负系统补录数据比较少
廖勇：我们做流水补录都达到10%
[表情]：流水补录10%[惊恐]
刘阳：绩效考核补录特别多，其他系统补录少
廖勇：一是打印识别，二是操作问题多
问题6：对于数据仓库后期数据量及访问人说暴增导致效率降低，有没有更好的处理方法？
一书：可以考虑建个数据集市
Caesar：可以考虑建立多个数据模型
刘冲：已经对各个部门建立了集市，反正现在就是慢的要命，都快不是T+1了
[表情]：访问量剧增意味着报表查询量大，可以考虑优化查询SQL或者优化报表模型。
问题7：我还有一个问题，关于指标划分定义，一般遵循哪些原则？
[表情]：监管指标，内部管理指标
帆软银行总监杨扬：可衡量，可到达，相关性，具体性以及时限性
问题8：现在农商银行报表前端设计需要注意哪些？
帆软银行总监杨扬：报表前端设计需要注意的是，固化下来的，需要建立合理的分析或者查询库，不固化下来的采用BI临时取数。刚好最近平安也在改造核心，我就说说他们报表这块的一个动作。
阿龙：@帆软银行总监杨扬 主要就是需要多大程度上的数据再加工？是继续中间表还是直接继续细节数据就可以在内存里计算？
帆软银行总监杨扬：目前银行大部分还是基于数据再加工，我看宁波银行那边基本是大表跑出去，业务部门自助取数导出，细节数据直接抛出去是理想形态。但是细节数据对于业务部门而言，错误率太高，需要提高容错率。
泠冰岚：在招行也是，系统导出原始数据，但自己要处理后才有意义。
阿龙：我是想尽量减少中间的数据加工层
帆软银行总监杨扬：减少加工层是指两方面：一个是，加快加工速度，一个是提高业务素质。如果细节性数据直接提供，那这个业务人员就不能是一般业务人员，所以，如果银行想要推广BI，请选择好你所谓的业务人员是哪类。
阿龙：关键还是技术部的力量为主，靠业务部门是不现实的。
帆软银行总监杨扬：是的有一句话大家记住，所有说脱离科技人员的自助分析，全部都是无根之木。
问题9：帆软的技术是敏捷型bi ?
帆软银行总监杨扬：帆软不只是敏捷性BI
问题10：你们不用R语言吗？帆软支不支持R语言？
帆软银行总监杨扬：R语言现在正在对接，如果只是呈现R语言的结果，那没问题，如果是要不断改造R语言建立的模型，目前还没有成熟的产品出来。不过hadoop+R语言肯定是我们的研究方向。
阿龙：我刚才没听明白 你们跟r结合是啥概念？是数据展现还是数据挖掘？
帆软银行总监杨扬：目前数据挖掘帆软还没有，主要是最终结果的引入呈现。不过目前在新版本FineBI中已经开始直接引入R语言，大家可以看看。
阿龙：我现在有点感觉r用来数据展现 并不一定会特别合适，很多场景还不如用bi。
主持人：好了，再次感谢杨总的精彩分享以及耐心细致的回答，大家记得还有疑问的提问到社区http://www.flybi.net，另外还要提醒下大家， 【邀请函】5月7日 互联网金融数据化建设线下沙龙 北京站http://www.flybi.net/project/50 这里报名参加活动，如果有换工作的朋友，这里查询职位啦 http://www.flybi.net/blog/coffee/3727 。
预告下期分享主题：金融行业如何利用大数据进行精准营销
今天的微信直播活动到这里就结束了，喜欢天善智能的朋友们请继续关注我们，每周五晚8:30，我们不见不散哦！
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